Este documento describe el diseño de bloques completos al azar (DBCA), un diseño experimental comúnmente utilizado en ingeniería agroindustrial y agronómica. El DBCA divide la parcela de prueba en bloques para controlar la variabilidad del sitio y asigna los tratamientos aleatoriamente dentro de cada bloque. El documento explica el modelo matemático del DBCA y los pasos para calcular el factor de corrección, las sumas de cuadrados, los grados de libertad, los cuadrados medios, los valores F, el coeficiente de

2.  El diseño de bloques completos al azar es un de los
diseño experimental que tienen mayores
aplicaciones en la carrera de ingeniería
agroindustrial como en la ingeniería agronómica.
 Este diseño es especialmente útil para experimentos
de campo en donde no es muy alto el numero de
tratamiento que se evalúan y el área experimental
sigue un gradiente de productividad predecible.

3. Características Generales del DBCA

4.  El modelo lineal que define a un diseño de bloques
completos al azar es el siguiente:
Yij =  +  i + i + ij
donde:
Yij = es la respuesta observada con el tratamiento i
en el bloque j
 = es la media total general
Ti = es el efecto del j-ésimo nivel del factor de
interés.
 i= es el efecto del i-ésimo bloque.
Eij = Es el termino de error asociado al tratamiento i
en el bloque j

5.  Obtener el Factor de Corrección (F.C.)
F.C. = gran total al cuadrado/# unidad
experimental
 Obtener la Suma de cuadrados total

6.  Obtener la suma de cuadrados de bloque

7.  Obtener suma de cuadrados del error
 Obtener grados de libertad

8.  Obtener cuadrados medios

9.  Obtener valores de F
 Obtener el Coeficiente de Variación

10. Obtener el coeficiente de
determinación R²
• R² indica la proporción de la suma de cuadrados
total que es explicada por la variación de bloques y
entre tratamientos.
• conforme el valor R² se aproxima a 1.0 esto indicara
que los datos analizados tuvieron un mejor ajuste
del modelo lineal.

11. Calcular la eficiencia relativa del
bloqueo
 Si ERB >1.0 esto indicara que con la formación de
bloques se redujo el error experimental con la relación
al diseño completamente aleatorizado y por lo tanto el
diseño de bloques completos al azar resulto eficiente.
 Si ERB < 1.0 esto indicara que con la formación de
bloques no se redujo el error experimental y por lo
tanto el diseño completamente aleatorizado hubiera
sido más eficiente.